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提出了一种模拟直线和弯曲周期原子结构中取向效应的模型。 已经采用了连续电位近似。 该模型允许通过笔直和弯曲的晶体操纵粒子轨迹，并控制通道粒子的强子和电磁过程横截面的缩放。 基于这种模型，开发了Geant4工具包的扩展。 该代码已针对CERN进行的渠道实验数据进行了验证。

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注意特征融合 用于“注意特征融合”的MXNet / Gluon代码 到目前为止，此仓库中有什么： ImageNet的代码，训练有素的模型和训练日志 PS： 如果您是我们提交的论文的审稿人，请注意，当前实现的准确性比本文中的准确性要高一些，因为它是一个带有很多技巧的新实现。 如果您是我的学位论文评估专家，发现论文与这个repo的数字有些出入，那是因为在论文提交后我又将代码重新实现一遍遍，添加了AutoAugment，Labelinging这些技巧，因此目前这个repo中的分类准确率会比论文中的数字高一些，还请见谅。 更改日志： 2020-10-08：通过一整套技巧重新实现图像分类代码 2020-09-29：上载所提交论文的图像分类代码和训练有素的模型 去做： 在ImageNet上运行AFF-ResNeXt-50和AFF-ResNet-50 在新的训练模型上更新Grad-CAM结果 重新实